tokf: CLI 출력을 90% 압축하여 AI 에이전트의 토큰 비용을 절감하는 도구

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핵심 요약

LLM 기반 코딩 에이전트가 CLI 도구를 실행할 때 발생하는 방대한 로그는 불필요한 토큰 소비와 비용 증가의 주요 원인이다. tokf는 이러한 문제를 해결하기 위해 git, cargo, docker 등 주요 개발 도구의 출력을 가로채 핵심 정보만 남기는 필터링 시스템을 제공한다. TOML 설정을 통해 정규표현식 기반의 라인 필터링, 섹션 추출, JSON 파싱 등을 수행하며, Claude Code나 Cursor 같은 주요 AI 도구와 매끄럽게 통합된다. 이를 통해 개발자는 AI 에이전트의 응답 속도를 높이고 운영 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있다.

배경

기본적인 CLI 사용 능력, 정규표현식(Regex)에 대한 이해, LLM 토큰 및 컨텍스트 윈도우 개념

대상 독자

LLM 기반 코딩 에이전트를 사용하여 개발 생산성을 높이려는 소프트웨어 엔지니어 및 MLOps 개발자

의미 / 영향

이 도구는 LLM의 컨텍스트 제한 문제를 클라이언트 측 전처리를 통해 해결함으로써 AI 에이전트 운영 비용을 획기적으로 낮춘다. 특히 대규모 프로젝트에서 반복적인 CLI 명령 실행이 필요한 경우 토큰 효율성을 극대화하여 더 긴 대화 맥락을 유지할 수 있게 한다.

섹션별 상세

tokf는 CLI 명령과 LLM 사이에서 프록시 역할을 수행하며 진행 표시줄이나 반복적인 컴파일 로그 같은 노이즈를 제거한다. cargo test의 수십 줄 출력을 단 한 줄의 요약으로 압축하여 AI가 핵심 결과에만 집중하게 함으로써 컨텍스트 윈도우 효율을 극대화한다.

bash

tokf run git push origin main
tokf run cargo test
tokf run docker build .

tokf를 사용하여 CLI 명령의 출력을 필터링하여 실행하는 기본 예시

사용자는 TOML 파일을 통해 필터 규칙을 정의하며 skip(제외), keep(유지), replace(치환) 기능을 지원한다. sections와 chunks 설정을 통해 구조화된 데이터 추출이 가능하며, 이는 단순한 텍스트 제거를 넘어 의미 있는 정보만 선별하여 전달하는 역할을 한다.

toml

command = "git push"
skip = ["^Enumerating", "^Counting"]
[on_success]
output = "ok ✓"

특정 패턴의 라인을 제외하고 성공 시 요약 메시지만 출력하도록 설정하는 TOML 필터 예시

단순 패턴 매칭으로 부족한 경우 Luau 스크립트를 내장하여 복잡한 논리를 처리한다. 샌드박스 환경에서 실행되는 스크립트는 종료 코드나 출력 내용에 따른 조건부 분기 처리를 가능하게 하며, JSON 출력을 지원하는 도구의 경우 JSONPath를 이용해 필요한 필드만 정밀하게 추출한다.

tokf hook install 명령을 통해 Claude Code, Gemini CLI, Cursor, Windsurf 등 다양한 AI 코딩 도구에 자동으로 필터를 적용한다. 사용자가 명령어를 수정할 필요 없이 백그라운드에서 투명하게 작동하며, AI 에이전트에게 필터링된 출력의 원본을 확인하는 방법도 함께 안내한다.

bash

# Claude Code 통합 설치
tokf hook install --global
# Cursor 통합 설치
tokf hook install --tool cursor --global

주요 AI 코딩 에이전트 도구에 tokf 필터를 자동으로 적용하기 위한 훅 설치 명령

tokf gain 명령으로 절감된 토큰 수와 비율을 실시간으로 추적하고 관리한다. 로컬 SQLite 데이터베이스에 기록된 이력을 바탕으로 일별 또는 필터별 절감 수치를 확인하며, 원격 동기화 기능을 통해 여러 기기에서의 총 절감량을 통합 관리할 수 있다.

실무 Takeaway

LLM 코딩 에이전트 사용 시 tokf를 도입하여 API 비용을 60-90% 절감하고 컨텍스트 윈도우의 유효 정보 밀도를 높일 수 있다.
반복적인 빌드나 테스트 로그가 발생하는 프로젝트에서 TOML 필터를 커스텀하여 AI의 추론 정확도를 개선하고 불필요한 오류 발생을 방지할 수 있다.
tokf hook 기능을 활용해 기존 개발 환경(Cursor, Claude Code 등)에 설정 변경 없이 즉시 최적화 기능을 통합하여 생산성을 높일 수 있다.

언급된 리소스

GitHubtokf GitHub Repository

문서tokf Community Registry